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2018-04-05 11:00
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1-2 퍼셉트론 파이선 코드 알고리듬 재검토-II: 퍼셉트론 파이선 알고리듬 요약
Rosenblatt 의 알고리듬에서는 입력 벡터들의 웨이팅 된 합(∑,시그마)을 계산하여 부호 판별 후 target 값과 일치하지 않으면 다시 웨이트 업데이트 과정을 거쳐 수렴할 때까지 부호 판별을 계속하게 된다. Iris flower data set에서 setosa 와 versicolor 각각 50개식의 꽃받침 길이와 꽃잎 길이를 대상으로 학습을 시키면 다음과
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1-1 퍼셉트론 파이선 코드 알고리듬 재검토-I
이미 파셉트론 파이선 코드를 소개하였으나 파이선 코드가 다른 컴퓨터 언어 즉 C/C++과 비교해 다소 추상적으로 느껴지는 면이 많아 코드를 마음대로 수정하기가 어려워 여러번 이해 증진 차 재검토해 본 내용이다. 2-19 Iris flower data를 이용한 Rosenblatt 퍼셉트론 파이선 코딩(완결) Iris data 는 꽃 하나 당 0∼3번에 해당하는
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아두이노 코딩-185: 아두이노 AL(Auto Leveling)드론 리모델링
Brokking의 오픈소스에 의해서 아두이노 AL(Auto Leveling)로 리모델링 하기 위한 드론 키트의 규격은 FPV 250 GHOST V4 모델이다. 국내에서도 CC3D 비행제어 보드에 멀티위를 탑재하여 많이 보급되었는데 우연찮게 필자의 손에 입수되었으며 AL 로 리모델링이 이루어졌다. 한편 동호회 멤버들도 코드 수정이 가능한 Brokking 의 오픈
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아두이노 코딩-184: 드론을 리모델링하는 이유는?
아예 드론을 DIY 할 바에는 기체부터 다 만드는 것이 좋겠으나 아무리 3D 프린팅 기술이 발달했다고 해도 그 건 아닌 듯하다. 드론의 기체 구조를 만드는 재질은 플라스틱 또는 카본 파이버를 들 수 있다. 카본 파이버가 플라스틱에 비해 단위 붚, 당 10% 이상 중량이 가벼우면서도 웬만큼 추락해도 손상이 가지 않을 정도로 강도(Strength)가 엄청 뛰어
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아두이노 코딩-183: 밸런싱 로봇 DRI0023 아두이노 모터쉴드보드 전류 조정 시험
DRI0023 스테퍼 모터 드라이브를 위한 아두이노 쉴드 보드 사용법을 알아보자. 이 실험을 위해서는 파워서플라이라는 장치가 필요하다. 전자과나 정보통신과에서 흔히 사용하는 기자재로서 배터리를 대신하여 일정한 수준의 전압을 제공함과 동시에 일정한 법위의 전류를 흘려주는 기능이 있다. 스테퍼 모터도 반드시 커넥터를 제공해주는 모델을 사도록 주의하자. 다음 사진과
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탠서플로우 OpenCV 머신러닝 책 출간 안내
녜 드디어 교보 퍼플에서 개인 출판하였습니다. 개인 출판의 경우 남의 저작권 침해하지 않은 PDF 파일을 보내어 승인만 따면 됩니다. 별도의 출판 예산이 필요치는 않지만 저자도 돈내고 사서 봐야 하지요. 450페이지 가량 되는데 페이지당 50원 정도 받는것으로 알고 있는데 퍼플측에서 20,000원 넙지 않도록 19900원에 가격을 정했네요. 마음에 듭니다.
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아두이노 코딩-182: 쿼드콥터 비행의 역사와 비행제어기(Flight Controller) 의 출현
1903년에 이루어진 라이트형제의 고정익 비행기 최초 비행 이후 얼마 되지 않은 시점에 프랑스의 Oehmichen이 1920년에 독창적으로 최초 회전익 쿼드콥터를 발명함과 동시에 제작하여 시험비행을 하였다. 무려 1,000회를 비행했으며 360m를 비행했다. 쿼드콥터 최초 비행은 유튜브의 동영상 Etienne Oehmichen padre
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아두이노 코딩-181: 비행사 생텍쥐베리와 어린 왕자의 꿈
이러한 비행의 꿈은 리챠드 버크의 갈매기의 꿈에만 국한된 것은 아니다. 리챠드 버크는 2차 대전 이후 성인이 되어 아마도 터보제트 엔진의 발전으로 인해 지금으로 보면 일종의 전투기 파일럿 훈련을 받은 듯한데 우리가 탑건 영화에서도 보았듯이 엄청난 훈련을 통해 전투기 조종사가 되는 과정을 상상할 수 있을 것이다. 한편 우리에게 너무나 잘 알려진 생텍쥐베리 또한
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아두이노 코딩-180: 아두이노 오픈소스 드론 리모델링 제작을 시작하며
Richard David Bach (1936년생)는 베스트셀러 조나단 리빙스턴 갈매기의 꿈(1970)으로 잘 알려진 비행사 출신 미국 작가로서 자신의 이름 보다 소설 제목인 갈매기의 이름이 더 유명한 듯하다. 어린 시절 출생지인 일리노이 주에서 캘리포니아 롱비치로 이주한 후 1950년 14세 때 모친의 선거 캠페인 업무를 기회로 선거 담당 매니저가 조종하는
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TensorFlow 모듈응용 Computational Graph 덧셈 연산에서 placeholder 란?
지금까지 올렸던 머신러닝 블로그를 모아서 곧 출판에 들어갈 계획입니다. 혹 빠진 내용이 없을까? 체크해 보니 MNIST 문제를 다룸에 있어 자주 나오는 placeholder 사용법이 있는데 이미 필자의 블로그에서 한번 거론했던 내용이라 이 코딩 작업일지 책에서는 빠진 부분인데 혹 초보자분들이 당황하지 않도록 다시 한번 언급 차원에서 포스팅 해둡니다. Tensorflow
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아두이노 코딩-179: DRI0023 아두이노 모터쉴드보드 밸런싱 로봇 재설계
이미 Broking의 오픈소스 밸런싱 로봇 제작에 성공하였으나 제작의 난이도를 평가해 본 결과 DRV8255드라이버 회로 제작과정이 일반 애호가들이 따라하기에는 어렵다는 결론이 얻어짐에 따라 이 문제를 해결하기 위해 회로배선을 보다 편리하게 할 수 있는 DRV8825 DRI0023 아두이노 모터쉴드보드를 찾아 제작해 보기로 하였다. 실제 DRI0023 아두이노
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DIY GPS 450 드론 시험비행
일정에 없었지만 동호회에서 올 한해 시도했던 거의 마지막 단계에 가까운 GPS 고도 유지 비행이 가능한 STM32 비트 flight controller 장착 450mm 드론 시험 비행을 실시하였다. 앞으로 return to home 기능까지 추가할 계획이며 아시다 시피 국내 드론 교육훈련분야가 중국제 FC에 점유당해 버린 상태인데 이번 시험비행을 계기로 아두이노
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4-12 죄수의 딜레마 Softmax 적용을 위한 라벨링
형량 바게인이 가능하다고 알려진 미국에서 기원한 죄수의 딜레마 문제는 두 죄수간의 잔머리 굴리기에 따라 결과가 다음과 같이 얻어진다. 즉 두 죄수의 범죄 행각의 경중에 따라 형량이 결정되는 것이 아니라 누가 더 경쟁적으로 자신의 이익을 극대화 하기 위하여 어떤 전략을 취하느냐에 따라 유죄(guilty)와 무죄(not guilty)가 갈리게 된다. 결국 두 죄수
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중환자실의 암호화폐 챠트들과 스팀잇의 상세
암호화폐가 버블이 꺼지는지 어쩐지 어지러울 정도로 하락한 상태에서 암호화폐 차트를 그다지 보고싶지 않은 시점일 것이다. 유튜브에서 17 마일스를 구독 중인데 암호화폐 업계의 장동건이라는 리플은 전고점을 기대해 볼 수 있는 생존력이 강한 것으로 평가를 하고 있어 coinmarketcap에서 리플 차트를 한번 쳐다보게 되었다. 2가지 점에 주목하자. 암호화폐 전체적으로
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아두이노 코딩-178: 아두이노 Neopixel Ring
자동차 차폭등 써클링 튜닝을 비롯하여 RC카 장식에 사용할 수 있는 네오픽셀을 배선하여 컬러풀한 색상을 빠른 속도로 움직여 보자. RGB(3색)LED를 16개 링 형태로 만들어진 네오픽셀은 자체에 이미 전류제한 저항을 포함하고 있어 전원과 디지털 데이터 핀을 포함 도합 3선을 배선하면 된다. 최종 장식을 위해서는 세밀하게 납땜 배선을 하되 점퍼선을 잘 은닉할
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3-13 Quadratic Hypothesis에 의한 XOR 논리 처리
2종류의 출력 결과를 주는 2차 다항식 기법을 개선하기 위해서 다음과 같이 hypothesis 설정을 quadratic 형태로 변경 설정해 보기로 하자. 바이아스 추가 모델과 2차 다항식 및 3차 다항식 모델에서는 하나의 웨이트 벡터와 2개의 바이아스 b1, b2를 사용하였으나 이번에는 웨이트 벡터 하나를 추가하여 W1, W2, b1, b2를 사용하기로 한다.
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3-12 2차 및 3차 다항식 Hypothesis에 의한 XOR 논리 처리
2종류의 출력 결과를 주는 quadratic_regression 기법을 개선하기 위해서 2차 다항식 polynomial hypothesis 설정을 hypothesis_0에서 hypothesis_1로 아래와 같이 변경 설정해 보기로 하자. hypothesis_0 경우는 50% 이상 해를 주고 있으나 엄연히 hypothesis 값이 0.5 인 경우가 출력된다.
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06-10 99% MNIST CNN 예제 코딩
Github에서 흔히 구할 수 있는 오픈 소스인 CNN을 사용한 MNIST 문제의 99% 인식률을 보기위한 기본적인 파라메터 설정에 관해서 알아보자. 컴퓨팅 시간을 줄이기 위해서 trainning_epochs 값을 1로 취했을 때 1분의 컴퓨팅 타임으로 97%의 인식률이 얻어진다. MNIST 숫자 데이터베이스는 데이터 수가 엄청 많으므로 session.run
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화웨이 CFO 체포와 미중 무역전쟁의 확전
아래의 내용은 이미 지난 4월 16일자로 올렸던 내용의 요약을 포함하고 있다. 이미 반년이 넘어 2018년 12월 Xmas를 앞두고 있으나 그때 당시 트럼프 대통령의 전략이란 것이 과연 무엇아었던가라는 점에서 긴가 민가하는 점이 없진 않았으나 이제는 명확해졌다고 봐야 할 것 같다. 미국 정부는 이란과 북한에 대한 제품 판매에 대한 UN 제재 결의안을 위반 한
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06-11 Pretrainning CNN 머신 러닝 ml5.js
CNN 알고리듬이 이미지를 인식함에 있어 뛰어난 성능을 보인다고는 하나 수많은 이미지들을 라벨화하여 인식하기 위해서는 만만찮은 컴퓨팅 속도와 메모리 용량이 필요하다. 이미지 인식 작업 때마다 학습을 시킨 후 특정 이미지를 테스트하려면 실시간으로는 어림도 없는 작업이다. 따라서 이미지 학습과 이미지 테스트를 분리하여 처리하기 위한 시도로서 이미지 Pretrainning
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